自己組織化マップによる教師なしクラスタリングを利用したドラム演奏の自動採譜(音楽音響信号認識/生成1)
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概要
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本研究では,自動採譜技術確立のために,複数打楽器演奏を対象とする.打楽器演奏を扱う上での問題として,大きい個体差,データベース不足が挙げられる.本稿では,フィルタ処理を行った後,体鳴楽器の音源固定と,膜鳴楽器の音源同定を別々に行うことにし,特に,自己組織化マップによる教師なしクラスタリングを利用した膜鳴楽器の音源同定手法について報告する.まず,音響信号から発音時刻を検出し,各発音時刻に対する特徴量ベクトルをSOMへの人力ベクトル群としてマップを作成し,得られたマップをヒストグラムを用いて分割することでクラスタリングを行う.MIDI音源及び市販CDに対する評価実験の結果,平均90%の膜鳴楽器の音源同定を達成し,提案手法の有効性を確かめることができた.
- 2003-08-04
著者
-
奥乃 博
京都大学大学院情報学研究科
-
吉井 和佳
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
北原 鉄朗
京都大学大学院情報学研究科
-
吉井 和佳
産業技術総合研究所
-
櫻庭 洋平
京都大学大学院情報学研究科知能情報学
-
北原 鉄朗
Jst‐crest
-
奥乃 博
京都大学大学院
-
吉井 和佳
京都大学大学院情報学研究科|現在 産業技術総合研究所
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